仿真结果分析与模型校验
物流仿真结果分析与模型校验
4 仿真结果分析与模型校验离散事件系统中事件的发生往往带有随机性。
因此, 其结果也是随机的。
由于这种随机性, 系统变量的数值将会随仿真过程波动。
一次仿真的结果, 只能是系统性能的一次抽样分析。
不能完全代表系统“真正”的性能。
这就要求通过多次观察随机变量, 用统计方法对输出结果进行分析，对模型进行校验和改进、完善 [1]。
4.1仿真系统性能测度仿真系统性能测度目的是用适当的统计技术对仿真中产生的数据进行分析，实现对未知参数的估计。
由于仿真输出结果是分布未知的随机变量，每次仿真运行的结果仅是对该随机变量总体的一次抽样，可能与模型对应的真值有较大的误差，因此不能把一次仿真运行所得的结果当成问题的解。
为使仿真结果有意义，必须用适当的统计技术来设计仿真实验和分析仿真结果，这样才能得到一般性的结论。
对系统性能测度的估计一般有点估计和区间估计 [1]。
4.1.1 点估计点估计要解决的是寻找待估参数的估计量(不含未知参数的样本函数)，使其在某种意义上可以作为未知参数的估计。
常用的点估计是样本均值和样本方差。
设仿真输出的样本为12n x x x ，，，它们可能是n 次仿真运行中某一输出随机变量X 的观察值，则样本均值和样本方差为：11i n X X i n ==∑ 2211()1nni n i S X X n ==--∑ 点估计要注意其无偏性与有效性。
当为[]u E x =有限时，样本均值x n 是总体均值u 的无偏估计（假定12n x x x ，，均与X 有相同的分布），即[]E X u =当[]u E x =，2var[]X σ=为有限时，样本方差2n s 是总体方差2σ的无偏估计（假定12n x x x ，，相互独立，均与X 有相同的分布），即22()n E s σ=。
4.1.2 区间估计区间估计可以说明这个结果的误差多大范围内是合理的。
独立同分布的随机变量 12n x x x ，，给出的总体均值的100(1-α)%的置信区间。
机械设计中的仿真与模型验证方法
机械设计中的仿真与模型验证方法机械工程作为一门应用科学，旨在研究和应用物理学、材料科学和工程学原理，设计、制造和维护机械设备。
在机械设计中，仿真与模型验证方法是至关重要的工具，它们可以帮助工程师们预测和评估设计方案的性能，减少试错成本，提高产品质量和生产效率。
仿真是指通过计算机模拟和数值计算方法，对机械系统的运动、力学行为和性能进行预测和分析。
在机械设计中，常用的仿真方法包括有限元分析、计算流体力学、多体动力学等。
有限元分析是一种广泛应用的仿真方法，它将复杂的机械系统分割成有限数量的小元素，通过求解数学方程来模拟系统的行为。
通过有限元分析，工程师可以预测和评估机械系统的应力、变形、振动等性能，从而优化设计和改进产品。
模型验证是指通过实验和测试，验证仿真模型的准确性和可靠性。
在机械设计中，模型验证是非常重要的一步，它可以帮助工程师们验证仿真结果的正确性，并对设计方案进行修正和优化。
常用的模型验证方法包括试验台架测试、原型测试、材料测试等。
试验台架测试是一种常见的模型验证方法，它通过搭建实验平台，对机械系统进行物理测试，比较实验结果和仿真结果的差异，从而验证仿真模型的准确性。
在机械设计中，仿真与模型验证方法的应用可以带来许多好处。
首先，它们可以帮助工程师们更好地理解和分析机械系统的行为和性能，从而提前发现和解决潜在的问题。
其次，它们可以减少试错成本，降低产品开发周期。
通过仿真和模型验证，工程师们可以在实际制造之前，对设计方案进行多次优化和改进，从而降低产品故障率，提高产品质量。
此外，仿真与模型验证方法还可以为机械工程师们提供一种快速、高效的设计和分析工具，帮助他们在竞争激烈的市场中保持竞争优势。
然而，虽然仿真与模型验证方法在机械设计中具有重要的作用，但它们也存在一些局限性。
首先，仿真模型的准确性和可靠性取决于输入参数的准确性和模型假设的合理性。
如果输入参数不准确或者模型假设不合理，那么仿真结果可能会与实际情况产生偏差。
abaqus模拟仿真验收方法和标准
abaqus模拟仿真验收方法和标准随着科技的不断发展，仿真验证技术在工程领域中扮演着越来越重要的角色。
而在工程仿真分析领域，abaqus作为目前广泛应用的有限元分析软件，在工程设计、材料性能分析、结构完整性评定等方面得到了广泛的应用。
然而，abaqus模拟仿真的结果对于工程设计的影响极大，因此对abaqus模拟的验收方法和标准建立具有重要意义。
1. 仿真验证的基本原则仿真验证是通过仿真模型与实际物理系统的对比来检验模型对实际系统的逼真程度。
在abaqus模拟仿真验收中，首先要确定仿真验证的基本原则。
这些原则包括：1.1 逼真性原则：仿真模型应尽可能接近实际物理系统，以保证仿真结果的可信度。
1.2 可复现性原则：仿真结果应具有可重复性，对相同条件下的仿真分析结果应该是一致的。
1.3 可验证性原则：仿真结果应能够与实验结果或者文献数据等进行验证，以确保仿真的准确性和可信度。
1.4 确定性原则：仿真结果应该能够清晰地揭示出仿真模型的输入与输出之间的确定关系。
1.5 合理性原则：仿真模型的建立和结果的解释应基于合理的理论和假设。
2. 验收方法在abaqus模拟仿真中，验收方法是对仿真结果进行评价和判断的途径，它应具有科学性、全面性和实用性。
常用的abaqus模拟仿真验收方法包括：2.1 结果对比法：将仿真结果与实验结果或者文献数据进行对比，评估仿真模型的准确性。
2.2 灵敏度分析法：通过对模型中参数的变化进行仿真分析，评估参数变化对结果的影响程度，验证模型的可信度。
2.3 模型验收标准法：根据实际工程需求和业界标准，制定针对性的模型验收标准，对仿真结果进行评价和判断。
2.4 非线性效应分析法：针对非线性问题，采用适当的非线性效应分析方法，如屈曲、屈服等进行验收。
3. 验收标准abaqus模拟仿真验收标准是对仿真结果进行定性和定量评价的依据，其制定应遵循科学性、可行性和工程实用性的原则。
abaqus模拟仿真验收标准需要考虑以下几个方面：3.1 几何精度：仿真模型与实际物理系统的几何形状差异应符合工程设计要求。
基于模型的仿真测试流程
基于模型的仿真测试流程
基于模型的仿真测试是一种利用软件模型对系统行为进行预测和验证的方法，其流程大致如下：
1. 模型构建：根据系统设计或需求规格书创建数学模型或逻辑模型，描述系统各部分的功能和交互。
2. 模型校验与确认：对构建的模型进行理论验证和实验验证，确保模型准确反映真实系统特性。
3. 仿真环境配置：设定仿真参数，包括初始条件、边界条件、输入信号等，搭建虚拟仿真环境。
4. 执行仿真：运行模型，观察和记录系统在各种工况下的输出响应和内部状态变化。
5. 结果分析：对比仿真结果与预期性能指标，分析系统性能、鲁棒性、可靠性等特性，找出潜在问题或优化空间。
6. 模型优化与迭代：基于仿真结果反馈优化模型，循环执行以上步骤直至达到设计目标。
通过此流程，基于模型的仿真测试能有效降低实物原型测试的成本和风险，提升系统设计质量和效率。
第7章 仿真模型的校核、验证与确认
7. 2 VV&A的过程、技术与方法
VV&A的过程 3.数据的校核与验证 数据校核的主要目的是保证对仿真应用而 言，所选择的数据确实是最合适的，数据 验证则主要是为了保证数据确实能够比较 精确地反映真实系统某些方面的特性。 主要内容应包括:①元数据的精度校核;②各 阶段数据转化方式的校核;③概念模型、编 码模型和集成模型的输入数据校核及输出 数据验证;④输出数据的有效性校核等。
引 言
仿真系统是否具有设计系统的特点,能否反应实际系统 的真实的特征,必须经过一定的置信度确认。VV&A技 术是保证仿真置信度的保证。
校核 Verification 验证 Validation 确认 Accreditation 简记为VV&A。
7. 1 VV&A概述
为了保证应用上的有效性(Validity)和可信度（ Credibility)，通仿真模型必须满足下列三个条件: ①仿真模型与系统原型之间具有一定程度上的相 似关系，以保证两者之间的可类比性。这是仿真 模型能够得以存在的基础。 ②仿真模型在一定程度上应该能够代替系统原型 ，即具有代表性。这是能够利用仿真模型来进行 实验研究，也是仿真过程能够得以进行的前提条 件。 ③通过对仿真模型的研究，能够得到关于系统原 型的一些准确信息，即仿真模型具有外推性。这 是仿真技术要实现的目标。
7. 2 VV&A的过程、技术与方法
VV&A的技术与方法 4. 动态方法 动态方法是一类在实际中相对较为有效的 方法，主要应用于校核和验证建模与仿真 的动态方面。 常用的动态方法:自顶向下、自底向上、黑 盒法、白盒法、执行追踪、执行接受测试 、回归测试、统计技术和图形比较等。
7. 2 VV&A的过程、技术与方法
弹性力学仿真与系列模型统计结果检验
弹性力学仿真与系列模型统计结果检验弹性力学是研究物体在外力作用下发生形变和恢复的科学。
通过仿真模拟和模型统计分析，我们可以得出对应的结果并进行检验。
本文将围绕弹性力学的仿真和模型统计结果的检验展开阐述。
一、弹性力学仿真弹性力学仿真是通过计算机模拟来模拟物体在外力作用下的变形和恢复过程。
仿真方法可以帮助我们更好地理解物体的力学行为，减少实验成本，节约时间。
1. 弹性体模型在弹性力学仿真中，我们通常使用弹性体模型来描述物体的力学性质。
弹性体模型是通过数学公式和参数来表示物体的变形和恢复过程。
常见的弹性体模型有胡克定律模型、线性弹性模型、非线性弹性模型等。
每个模型都有其特定的适用范围和参数，根据具体情况选择合适的弹性体模型进行仿真。
2. 仿真工具在进行弹性力学仿真时，我们需要借助专门的仿真工具。
目前市面上有许多强大的仿真软件可供选择，如ABAQUS、ANSYS、COMSOL等。
这些软件提供了丰富的功能和工具，能够帮助我们建模、求解和分析复杂的弹性力学问题。
二、系列模型统计结果检验在进行弹性力学仿真后，我们会得到一系列的模型统计结果。
为了确保结果的准确性和可靠性，需要进行结果的检验。
1. 数据分析首先，我们需要对仿真结果进行数据分析。
这包括数据的整理、统计以及可视化显示。
通过数据分析，我们可以直观地了解仿真结果的分布、趋势和关联性。
2. 假设检验为了验证仿真结果的可靠性，我们需要进行假设检验。
假设检验是一种数理统计方法，用于判断样本数据是否支持某个假设。
我们可以根据具体问题设立合适的假设，并使用统计学方法进行检验。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
根据具体情况选择合适的方法来检验模型统计结果的可靠性。
3. 置信区间估计除了假设检验，我们还可以使用置信区间估计来评估仿真结果的置信程度。
置信区间估计是一种统计方法，可以用来估计总体参数的区间范围。
通过计算置信区间，我们可以得到一个包含真实参数的区间范围。
生物仿真分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验名称生物仿真分析实验二、实验目的1. 了解生物仿真的基本概念和原理。
2. 掌握使用仿真软件进行生物系统建模和模拟的方法。
3. 分析仿真结果，验证生物系统的行为和机制。
三、实验原理生物仿真是指利用计算机技术对生物系统进行建模和模拟的过程。
通过构建数学模型，模拟生物体的生理、生化过程，分析其行为和机制。
本实验采用仿真软件对某一生物系统进行建模和模拟，通过调整模型参数，观察系统行为的变化。
四、实验设备1. 仿真软件：如MATLAB、Simulink等。
2. 生物数据：实验所需的相关生物数据。
3. 计算机：运行仿真软件的计算机。
五、实验步骤1. 数据准备：收集实验所需的生物数据，包括生理参数、生化参数等。
2. 模型构建：利用仿真软件，根据实验数据构建生物系统的数学模型。
3. 模型验证：通过调整模型参数，验证模型在特定条件下的准确性和可靠性。
4. 模拟实验：在验证模型的基础上，进行模拟实验，观察系统行为的变化。
5. 结果分析：分析仿真结果，验证生物系统的行为和机制。
六、实验结果1. 模型构建：根据实验数据，成功构建了某一生物系统的数学模型。
2. 模型验证：通过调整模型参数，验证了模型在特定条件下的准确性和可靠性。
3. 模拟实验：在模型验证的基础上，进行了模拟实验，观察到了系统行为的变化。
4. 结果分析：通过分析仿真结果，验证了生物系统的行为和机制。
七、讨论和分析1. 模型构建：在构建生物系统模型时，充分考虑了实验数据的准确性和可靠性。
通过调整模型参数，验证了模型的准确性和可靠性。
2. 模拟实验：通过模拟实验，观察到了系统行为的变化，进一步验证了生物系统的行为和机制。
3. 结果分析：仿真结果与实验数据基本一致，验证了生物系统的行为和机制。
八、注意事项1. 数据收集：在收集实验数据时，应注意数据的准确性和可靠性。
2. 模型构建：在构建生物系统模型时，应充分考虑生物系统的复杂性和动态性。
3. 模拟实验：在模拟实验过程中，应注意调整模型参数，以观察系统行为的变化。
第8章_仿真模型的检验和验证
观测到的平均延迟μ0=4.3分钟
进行原假设统计检验：
H0 : Y 4.3分钟 H1 : Y 4.3分钟
统计术语
建模术语 相关风险
拒绝
类型Ⅰ：当H0为真时拒绝H0 有效模型
α
不拒绝
类型Ⅱ：当H1为真时不拒绝H0 无效模型
β
选择置信水平α=0.05和样本量n=6
计算
t0
Y S
0
/n
2.51 4.3 0.82 / 6
灵敏度分析也可以用来检查模型的表 面效度。
在进行灵敏度分析时，要注意选择最 关键的输入变量进行检验。
§8.3.2模型假设的验证 模型的假设一般分为两类：结构假设
和数据假设。 结构假设包括系统如何运行的问题，
通常涉及实际系统的简化和抽象。 数据假设应该以可靠数据的采集和对
数据正确的统计分析为基础。
§8.3.3输入—输出变换的验证 模型在验证阶段可视为一个输入—输
另一个对模型检验有帮助的重要方 法是文档说明。
更为复杂的有助于模型检验的方法 是跟踪。
§8.3 模型的校验和验证
校验和验证尽管在概念上有区别， 但建模者通常同时进行两方面的工作。
验证是模型及其特性与现实系统及 其特性进行比较的全过程。
校验是一个迭代过程，即把模型和 现实系统进行比较、调整，再比较、再 调整……
1.66
选择置信水平α=0.05和样本量n=6 计算
t0
Y S
0
/n
4.78 4.3 1.66 / 6
0.710
查表得tα/2,n-1=2.571，因此不能拒绝H0。 不拒绝H0必须被认为是弱结论。
§8.3.4利用历史输入数据 使用历史数据进行模型验证时，这些
连杆机构的仿真模型建立与验证
连杆机构的仿真模型建立与验证连杆机构的仿真模型建立与验证连杆机构是一种常见的机械传动装置，广泛应用于各种机械系统中。
为了准确地描述和分析连杆机构的运动特性，我们可以建立一个仿真模型，并通过验证来验证该模型的准确性。
下面我将逐步介绍建立和验证连杆机构仿真模型的步骤。
第一步：确定系统的几何结构连杆机构的几何结构是建立仿真模型的基础。
首先，我们需要确定机构中各个连杆的长度、质量和惯性矩等参数。
此外，还需要确定连杆的连接方式，例如是否使用铰链连接或滑动连接。
第二步：建立系统的运动学模型连杆机构的运动学模型描述了连杆的运动规律。
我们可以利用几何关系和运动学原理建立系统的运动学方程。
根据连杆机构的类型，我们可以选择使用平面运动学或立体运动学模型。
第三步：建立系统的动力学模型连杆机构的动力学模型描述了连杆机构中各个部件之间的力学关系。
我们可以利用牛顿第二定律和动能定理等原理建立系统的动力学方程。
此外，还需要考虑外界施加在系统上的力和力矩。
第四步：选择仿真方法和软件工具建立连杆机构的仿真模型后，我们需要选择适当的仿真方法和软件工具进行仿真计算。
常用的仿真方法包括欧拉法、龙格-库塔法等。
常用的仿真软件工具包括MATLAB、Simulink、ADAMS等。
第五步：进行仿真计算和分析利用选择的仿真方法和软件工具，我们可以对建立的仿真模型进行计算和分析。
通过输入系统的初始条件和外界施加的力，可以得到系统的运动轨迹、速度、加速度等运动特性。
通过对仿真结果的分析，我们可以进一步了解连杆机构的运动规律。
第六步：验证仿真模型为了验证建立的仿真模型的准确性，我们可以将仿真结果与实际实验数据进行比较。
通过对比仿真结果和实验数据，可以评估仿真模型的准确性并进行修正。
如果仿真结果与实验数据吻合较好，说明建立的仿真模型具有较高的准确性。
综上所述，建立和验证连杆机构的仿真模型需要确定系统的几何结构、建立运动学和动力学模型、选择仿真方法和软件工具，进行仿真计算和分析，并将仿真结果与实验数据进行比较。
最新5-仿真输出数据分析和模型验证确认汇总
• 故E(X)的100(1-α)%置信区间为
(Xnt/2(R1)S/ R,Xnt/2(R1)S/ R)
其t中 /2(R1)是自 (R由 1)的 度 t分布 1的 0 /02百 上分位点，
例题
• 对某系统做10次独立重复试验，由观察 值计算得 X0.34,3S20.167 则总体均值 90%的置信区间为
• 稳态仿真是仿真时间趋于无限长的仿真试验． 它没有终止事件，其一次仿真试验的运行时间 应足够长，以便得到所求性能测度的良好估计 。从理论上来说，稳态仿真的输出数据与系统 的初始状态无关。
终态仿真输出分析
• 终态仿真是在有限时间区间[0，Ts]内运行仿真 模型的仿真方式，其性能测度明显地依赖于系 统的初始状态。通常使用相同的初始条件和同 一终止事件做多次独立重复仿真运行，其中每 次重复使用不同的随机数流，这样得到的仿真 输出数据可以认为是独立同分布随机变量的样 本观察值。于是可以用经典统计方法对所关心 的系统性能测度进行估计。
1. 对系统进行R0次独立重复仿真运行，计算 方差S0和 0t/2(R01)S0/ R0
2. 若β0< β，则精度已经满足要求，否则令 R * mi iR 0 n ,t/2 { (i 1 )S 0/ i} 3. 做R*-R0次独立重复仿真运行
1. 对于相对精度
R * m i iR 0 n ,t /2 ( { i 1 ) S 0 /X ( 0i)}
5-仿真输出数据分析和模型验证 确认
仿真模型的验证
• 对于大型复杂的仿真程序而言，应该首 先编写并调试仿真模型的主程序和最关 键子程序，在确保它们是正确的情况下 逐一加入其它子程序和一些细节内容， 逐步地进行程序设计和验证。
建模与仿真的校核、验证与确认
6.2 模型与仿真的校核（verification)
校核的主要内容：
1. 分析在建模和仿真中的各种误差，及其对仿真 结果精确性的影响。
2. 对仿真程序的校核。
6.2.1 系统仿真误差源的校核
系统仿真误差源主要包括： 仿真模型误差 仿真方法及算法误差 仿真硬件误差
仿真模型误差
建立数学模型时产生的误差 从数学模型转换到仿真模型过程中的各种误差 被用于建模的数据的测试及采样误差等
请同学们思考并举例说明以上因素对建模仿真置信度的影响
置信度评估
理论模型有效性 仿真模型、仿真软件的校核与验证 运行有效性 数据有效性 内部安全性验证
6.1.2 VVA 工作模式与过程
图6.1 VVA工作模式示意图
本章内容
6.1 V V A技术概述 6.2 模型与仿真的校核 6.3 模型与仿真的验证 6.4 仿真模型的确认
V V A 技术的应用目的：保证仿真置信度，降低由于 系统模型和仿真的置信度水平低所引起的风险。
学习分析仿真结果置信度的思路。
6.1 V V A 技术
6.1.1 V V A 基本概念
校核： Verification 证实模型从一种形式转换成另一种形式具有足够的精确度； 验证： Validation 从预期应用的角度来确定模型和仿真表达实际系统的准确程度， 根据建模和仿真的目的，考察模型是否准确地描述了实际系统； 确认： Accreditation 相信并接受某模型及其仿真的权威性决定， 表明相关的决策部门 确认该模型及其仿真适用于某一特定目的。
影响建模与仿真置信度的可能因素
建模的原理、方法不正确。 建模过程中忽略了一些因素，而这些忽略在一定程度上具有危险性。 模型初始数据选取的失误：对于某些系统，模型的初始状态对仿真结果 有直接影响，初始数据的微小偏差可能会引起仿真结果大的“扰动”。 模型集合选取或参数选取有误。 在计算机仿真过程中，仿真模型的置信度会受到计算机字长、编码错误 和算法等方面的影响。 其他因素（请查阅相关文献资料）。
模拟仿真计算与实验测量结果验证方法解说
模拟仿真计算与实验测量结果验证方法解说引言在工程和科学研究领域，模拟仿真计算与实验测量是两种常用的方法来研究和验证理论模型和假设。
模拟仿真计算通过建立数学模型和使用计算机算法来模拟和预测系统的行为。
实验测量则通过设计和执行实验来观察和测量系统的实际性能和行为。
本文将解释模拟仿真计算和实验测量这两种方法的基本原理和应用，并讨论它们在研究中相互补充的作用和重要性。
一、模拟仿真计算方法1. 基本原理模拟仿真计算是利用计算机模型和算法来模拟和预测系统行为的方法。
它基于数学公式和物理规律建立系统的数学模型，通过数值计算和模拟来获得系统的输出结果。
模拟仿真计算方法的基本原理是将系统的动态行为和性能转换为数学模型，并利用计算机进行迭代计算，从而预测系统的行为和性能。
2. 应用领域模拟仿真计算广泛应用于工程、物理、化学、生物和社会科学等领域。
例如，在工程领域中，模拟仿真计算在产品设计和优化、流体力学分析、结构力学分析等方面发挥重要作用。
在物理学中，模拟仿真计算被用于模拟和预测粒子物理、量子现象等。
在社会科学中，模拟仿真计算被用于模拟和分析人类行为、市场机制等。
3. 优势与局限性模拟仿真计算方法的优势在于可以模拟和预测系统的行为和性能，通过调整模型参数和输入条件，可以优化系统设计和预测系统的反应。
然而，模拟仿真计算的结果受到模型精度、初始条件和模型假设的影响，可能会引入误差和不确定性。
此外，复杂系统的模拟和计算资源需求较大，可能需要高性能计算机来完成。
二、实验测量方法1. 基本原理实验测量是通过设计和执行实验来观察和测量系统的实际性能和行为的方法。
它基于物理实验装置和测量仪器来采集系统的数据，并通过统计分析和实验条件的控制来获得系统的输出结果。
实验测量方法的基本原理是将系统的动态行为转化为可测量的信号，并利用测量仪器和数据处理技术来获得系统性能的定量指标。
2. 应用领域实验测量方法广泛应用于物理学、化学、生物学、医学和工程等领域。
网络系统仿真设计的模型构建与验证
网络系统仿真设计的模型构建与验证一、引言网络系统仿真是指使用计算机程序模拟网络系统的行为和性能。
它是一种有效的工具，可以帮助研究人员和工程师在实际系统投入使用之前评估和改进系统的设计。
在进行网络系统仿真时，模型的构建和验证是非常重要的步骤。
本文将重点讨论网络系统仿真模型的构建与验证。
二、网络系统仿真模型的构建1. 确定仿真目标：在构建网络系统仿真模型之前，需要明确仿真的目标，例如评估系统的性能、研究系统的稳定性等。
这有助于选择合适的建模方法和技术。
2. 收集系统数据：为了构建可靠的仿真模型，需要收集系统的相关数据，例如网络拓扑结构、数据流量、网络设备特性等。
这些数据将用于确定系统的输入和输出。
3. 选择建模方法：根据仿真目标和数据的特点，选择合适的建模方法。
常用的建模方法包括离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）、连续仿真（Continuous Simulation）和混合仿真（Hybrid Simulation）等。
4. 设计模型结构：根据所选择的建模方法，设计网络系统仿真模型的结构。
模型结构应能够准确地反映真实系统的特性，并且具有可扩展性和灵活性。
5. 简化模型：在构建网络系统仿真模型时，往往需要对模型进行简化。
简化模型可以减少计算复杂性，提高仿真的效率。
然而，简化模型也会带来一定的误差，因此需要在精度和计算效率之间进行权衡。
三、网络系统仿真模型的验证1. 确定验证指标：为了验证网络系统仿真模型的准确性，需要确定一些验证指标，例如网络时延、吞吐量、丢包率等。
这些指标应与实际系统的性能指标相对应。
2. 收集实际数据：为了验证仿真模型的准确性，需要收集实际系统的性能数据。
可以通过监测网络流量、记录设备运行状态等方式获取实际数据。
3. 对比实际数据与仿真结果：将实际数据与仿真结果进行对比分析，评估仿真模型的准确性。
如果仿真结果与实际数据相符，说明仿真模型是可靠的；如果存在较大误差，需要进一步改进模型。
第四章仿真结果分析与模型校验
▪ ▪ 式中
T是仿真的运行长度，ˆ
1 T
T
0
Y
t
dt
称为Y(t)在〔0，T〕上的时间平均值。
E ▪ 是 的无偏估计。 ▪ 称为连续仿真系统性能的平均测度。
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第四章 仿真结果分析与模型校验
▪ 4.2 区间估计和置信区间
▪ 区间估计
▪ 首先，确定在无偏估计下，估计点估计 （或 ）的方差。
率意义上“重新开始”即再生，并利用这些再生点火的独立的随机变量， 从而有可能应用经典的统计分析方法。 ▪ 这种方法只能应用于类似简单排队系统这样具有再生特性的系统。 ▪ 一个从再生状态开始运行的再生系统，具有数据序列的周期特征。 ▪ 对于再生过程，系统的稳态平均响应是一个周期观察值的均值与这个 周期上观察值的平均数目之比。
– （1）在系统分析与系统建模阶段，进行概念模型确认。判定系统模型是否有效 地代表了实际系统，建模所依据的理论与假设是否合理。
– （2）在编程和计算机模型开发阶段，进行计算机模型验证。判定系统模型是否 被正确地转换成了仿真模型（计算机程序）。
– （3）在数字实验阶段，确认操作的有效性。判定仿真模型输出是否足够准确。 – （4）判定数据的有效性。确定建立模型、测试模型和用模型进行实验所必需的
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第四章 仿真结果分析与模型校验
▪ 4.4 非终止型仿真结果分析 ▪ 批平均值法 ▪ 批平均值法是寻找获得独立同分布随机变量观察值的方法，以便应用
经典方法获得置信区间估计，然而，批平均法不是从一些段的独立重复运 行中收集数据，而是以单次长时间的仿真运行为基础，这就是批平均值法 的本质。
第四章 仿真结果分析与模型校验
▪ 4.3 终止型仿真结果分析 ▪ 稳态仿真重复运行方法 ▪ 我们已经看到通过设定T0、TE可以将点估计中初始条件引起的偏差已被
生物医学工程中仿真模型的验证与验证技术
生物医学工程中仿真模型的验证与验证技术生物医学工程领域的研究日益深入，仿真模型在其中扮演了重要的角色。
仿真模型通过计算机模拟人体生理过程，帮助人们更好地理解疾病发生机制、制定治疗方案和设计医疗器械。
然而，为了确保仿真模型的准确性和可靠性，验证是必不可少的环节。
本文将探讨生物医学工程中仿真模型的验证及验证技术。
一、仿真模型的验证意义仿真模型的验证是一种量化评估模型的准确性和可信度的方法，可以帮助研究人员确定模型的适用范围，预测模型的输出结果，并提供信心和决策的依据。
生物医学工程中的仿真模型通常用于研究各种生理过程，如心脏循环、神经系统和药物代谢等，因此验证模型的准确性对于临床医生和研究人员都至关重要。
二、仿真模型的验证方法在生物医学工程中，有多种方法可以验证仿真模型的准确性，以下是一些常用的验证方法：1. 数据对比法：将模型的输出结果与实验数据进行对比，判断模型的准确性。
这种方法需要获取真实的生物医学数据作为比较对象，并进行统计分析，从而评估模型的准确性。
2. 敏感性分析法：通过改变模型中的参数或初始条件，观察输出结果的变化。
如果模型对参数敏感并且结果与实验一致，则可以认为模型是可靠的。
敏感性分析还可以帮助研究人员确定哪些参数对模型的输出结果影响最大，进而优化模型。
3. 预测能力验证法：使用已知的输入数据进行模拟，并与实际观测结果进行比较。
如果预测结果与实际观测结果相符，那么模型的预测能力就可以得到验证。
4. 文献对比法：通过与已经发表的研究结果进行对比，评估模型的准确性。
这种方法需要研究人员广泛阅读相关文献，并确保模型的输出结果与先前研究的结果一致。
以上几种验证方法并不排它，研究人员可以根据具体情况选择不同的方法进行模型验证。
三、仿真模型的验证技术为了准确验证生物医学工程中的仿真模型，研究人员需要借助一些验证技术。
以下是一些常用的技术：1. 实验验证技术：利用生物医学实验室设备进行测量和数据收集，以验证模型的输出结果。
5-仿真输出数据分析和模型验证确认 共19页
• 把 X1,X2,…,Xm看成独立同分布随机变量
• 如果系统能较快进入稳态并运行长度有限，用 重复运行—删除法较为适宜。
谢谢！
(X t0 .02 (9 )5 S/ 1,X 0 t0 .02 (9 )5 S/ 1)0 (0 .0,5 0 .61)35 其 t0 .0中 2 (9 )52 .2， 61
取得规定精度的置信区间
• 绝对精度
–指该估计量与待估参数真值之差的绝对值，即| X |
• 相对精度
|X |
• 在仿真程序的运行中检查输出的合理性 。
• 仿真程序运行时的跟踪检查
仿真模型确认（1）
• 将仿真模型的输出数据与所研究的现实系统的 实际数据作比较，可能是模型确认最决定性的 步骤。如果仿真输出数据与实际数据吻合得很 好，我们有理由相信构造的模型是有效的。虽 然这种比较并不能确保模型完全正确无误，但 我们认为进行比较将使模型有更大的可信度。
• “稳态”不是说系统进入某种平衡或决 定性行为，而是在仿真开始时所存在的 初始条件，不再影响系统的行为。
• 当分析稳态仿真产生的数据时，必须处 理两个问题：
1. 初始瞬态部分的存在(启动问题)； 2. 观察值的自相关性。
初始瞬态问题
• 通常采用的办法是数据预处理或初始数据删 除
• Welch法：
Xr m 1iR 1Xr m 1 R rR 1im 1Xri
S2
1R R1r1(Xr
X)2
• 故E(X)的100(1-α )%置信区间为
(Xnt/2(R1)S/ R,Xnt/2(R1)S/ R)
其t中 /2(R1)是自 (R由 1)的 度 t分布 1的 0 /02百 上分位点，
例题
• 对某系统做10次独立重复试验，由观察 值计算得 X0.34,3S20.167 则总体均值 90%的置信区间为
第8章 仿真模型的检验和验证
§8.3.1表面效度 仿真建模者的第一个目标是建立一个 使模型使用者和其他了解实际系统的人在 直观上认为合理的模型。 灵敏度分析也可以用来检查模型的表 面效度。 在进行灵敏度分析时，要注意选择最 关键的输入变量进行检验。
§8.3.2模型假设的验证 模型的假设一般分为两类：结构假设 和数据假设。 结构假设包括系统如何运行的问题， 通常涉及实际系统的简化和抽象。 数据假设应该以可靠数据的采集和对 数据正确的统计分析为基础。
§8.3.3输入—输出变换的验证 模型在验证阶段可视为一个输入—输 出变换。当输入数据和实际的输入数据一 致，并且模型中执行的策略也是系统中某 些点执行的策略时，模型的最终检验是模 型对实际系统未来行为特性的预测能力。
进行输入—输出变换验证的必要条 件是所研究系统的某种版本已经存在。 模型变化程度的影响从小到大为： ①单个数值参数的小变化。 ②统计分布形式的较小变化。 ③子系统逻辑结构的大变化。 ④新系统的不同设计方案的大变化。
⒋仿真结束后，运行模型是否打印了输 入参数，确信这些参数没有被修改过。 ⒌尽可能使运行模型成为一个独立文档。 ⒍如果运行模型包括动画，应该检验在 动画中观察到的是否能够模拟真实系统。 ⒎交互式运行控制器或试调器。 ⒏建议使用图形化界面。
能够快速显示出模型的合理性的两 组统计量是当前容量和总数。 对于特定的模型，不仅可以考虑特 定统计量是否合理，还可以计算某些长 时间运行系统的性能度量。 另一个对模型检验有帮助的重要方 法是文档说明。 更为复杂的有助于模型检验的方法 是跟踪。
Y 0 2.51 4.3 t0 5.34 S / n 0.82 / 6
对于双边检验：如果|t0|＞tα/2,n-1，就拒 绝H0；否则接受H0。 查表得tα/2,n-1=2.571，因此拒绝H0。
工业生产线仿真与优化软件的模型验证与验证方法研究
工业生产线仿真与优化软件的模型验证与验证方法研究随着科技的不断进步和工业生产需求的不断增加，工业生产线仿真与优化软件越来越广泛地应用于各个领域。
这种软件是通过建立生产线的仿真模型，来模拟和预测生产过程，并通过优化方法提供最佳的生产方案。
然而，为了确保软件模型的准确性和可靠性，在实际应用中进行模型验证是至关重要的。
在进行工业生产线仿真与优化软件的模型验证时，有几个关键的内容需要考虑。
首先，需要验证模型的输入数据是否准确。
生产线的仿真模型依赖于大量的输入数据，包括工艺参数、工人操作、设备性能等。
因此，验证这些数据的准确性是非常重要的，可以通过与实际数据进行比较来进行验证。
如果输入数据有误，那么模型的结果可能会与实际情况相差较大。
其次，需要验证模型的逻辑是否正确。
在建立生产线的仿真模型时，需要考虑到各个环节之间的关系和交互。
因此，验证模型的逻辑是否正确是非常重要的，可以通过模拟不同的生产情景来进行验证。
如果模型在不同情景下的结果与实际情况相吻合，那么可以认为模型的逻辑是正确的。
第三，需要验证模型的输出是否准确。
模型的输出是预测生产过程中的各种指标和绩效，如生产周期、产量、成本等。
因此，验证模型的输出准确性是非常重要的，可以通过与实际数据进行比较来进行验证。
如果模型的输出与实际情况相吻合，那么可以认为模型的输出是准确的。
在进行工业生产线仿真与优化软件的模型验证时，也需要采用合适的验证方法。
一种常用的验证方法是与实际数据进行对比。
通过收集实际生产数据，并与模型的输出进行对比，可以评估模型的准确性和可靠性。
另一种验证方法是使用实验室实验。
在实验室中模拟实际生产环境，并通过与模型结果进行对比，来验证模型的准确性和可靠性。
此外，还可以采用统计方法来评估模型的准确性和可靠性，如误差分析、假设检验等。
除了模型验证，还需要对工业生产线仿真与优化软件进行模型优化。
模型优化的目标是提高生产线的绩效和效率，减少生产成本和资源浪费。
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的点估计定义为：
1 T
ˆ 称为Y(t)在〔0，T〕上的时间平均值。 式中 T是仿真的运行长度，
Y t dt
0
T
是 的无偏估计。 称为连续仿真系统性能的平均测度。
E
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4.2 区间估计和置信区间 区间估计 首先，确定在无偏估计下，估计点估计 （或 ）的方差。 令 2 var 表示点估计的 真实方差 令 表示基于数据 Y1,Y2 ,
2
, Yn 的方差 2
的估计值。
假设
2 E B 2
B称为在方差估计中的偏差系数。
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4.2 区间估计和置信区间 区间估计 如果 是近似无偏的（B≈1.0），那么取统计量，根据数理统计的定理 ，可知，统计量
1 2
, Yn
的 的点估计定义为
1 n
n i 1
Yi
ˆ 是基于样本量n的样本均值。如果 ˆ 的数学期望是θ，即 式中
E
则 是 的无偏估计。 称为离散仿真系统性能的平均测度。
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4.2 区间估计和置信区间 点估计 基于数据Y t ,0 t T 的
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4.1 仿真结果的瞬态与稳态特征 根据仿真模型进行实验的基本方法和统计分析方法的不同，仿真运行 可分为终态仿真（又称暂态仿真）和稳态仿真两大类。
终态仿真是指仿真实验在某个持续时间段 T , T 上运行，这里 Ts 表示 仿真开始的时刻，TE 表示仿真结束的时刻。在终态仿真中，系统的初始状 态必须明确指定，同时必须指定 Ts 或给出停止事件E 的定义。终态仿真的 结果对初始状态有明显的依赖性。
t 2, f
2
2, f
值
2
根据
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t
2
4.3 终止型仿真结果分析 终态（terminating）仿真是指，在模型中明确地规定了仿真开始和结 束条件的仿真。这些条件是目标系统实际运行模式的反映，即仿真模型可 在某个定义好的规则或是条件下终止。 在进行终态仿真时，如果需要通过仿真来估计参数的值，此时一般采 用独立重复法，通过仿真模型做独立重复实验。
仿真的数据也有两种： 离散性仿真：仿真输出数据具有离散形式 Y1,Y2 , ,Yn ，用来估计 。 连续性仿真：仿真输出数据具有连续形式 Y t ,0 t T ，用来估计 。
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4.2 区间估计和置信区间 点估计 基于数据 Y ,Y ,
2
t
2
当B=1， 为点估计方差 的一个无偏估计。
2
t分布
为了使 达到近似的 100 1 % 置信区间，必须满足
P t t 2, f 1
f=n-1为 t检验的自由度数。n为样本数。
通过 t分布的标准统计表，可以查得自由度为f，满足置信区间的 t
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4.3 终止型仿真结果分析 序贯程序法
2 S n 实践表明，随着n的加大，认为
保持不变的条件过于苛刻，从而按上式 计算得到的 n 、 n 偏大，因而往往用序贯程序法，步骤如下：
重复运行法所得到的置信区间长度不但与 X i 的方差有关，而且与仿真 运行次数有关，在这种方法中， X i 的方差主要决定于仿真模型，而仿真运行 次数则是由用户规定的，为了减少置信区间的长度，显然需要加大n，区间 长度与 成反比。根据这一点，我们可以得到规定精度的置信区间，这就 是基于重复运行法的序贯程序法。
s E
稳态仿真是通过系统仿真实验，希望得到一些系统性能测度指标在系 统达到稳态时的估计值，因而它常常需要很长一段时间的运行，结束条件 一般是充分长的仿真实验时间（针对仿真时钟而言），或充分多的观测样 本，或某些系统稳态判据为真等。稳态仿真实验结果一般应与初始状态无 关。
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4.2 区间估计和置信区间 由于仿真输出结果是分布未知的随机变量，每次仿真运行的结果仅是 对该随机变量总体的一次抽样，可能与模型对应的真值有较大的误差，因 此不能把一次仿真运行所得到结果当成问题的解。为使仿真结果有意义， 必须用适当的统计技术来设计仿真实验和分析仿真结果，这样才能得到一 般性的结论。 可以运用参数的估计方法：既要得到这个值—点估计，又要得到这个 值的精度范围—区间估计。区间估计的范围（或长度）是点估计准确度的 一个测度。
物流系统仿真 ——从理论到实践
仿真结果分析与模型校验
刘亮
4.1 仿真结果的瞬态与稳态特征 4.2 区间估计和置信区间
– 4.2.1 点估计
4.4 非终止型仿真结果分析
– 4.4.1 批平均值法 – 4.4.2 稳态序贯法 – 4.4.3 再生法
– 4.2.2 区间估计
4.3 终止型仿真结果分析
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4.3 终止型仿真结果分析 重复运行法 重复运行法得到的估计值依赖于 X i 是正态随机变量这一假设。根据中 心极限定理，若产生 X i 的样本点数越多，即每次仿真运行的长度越长，则 越接近正态分布。因此，在终止型仿真中，每次仿真运行的长度不能太短 ，否则 X i 的分布可能由于不对称而造成歪斜，有 X i 建立的置信区间覆盖 真值的程度将会降低。
– 4.3.1 重复运行法 – 4.3.2 序贯程序法 – 4.3.3 稳态仿真中初始条件所引起的 偏差 – 4.3.4 稳态仿真重复运行方法
4.5 仿真模型的确认、校验和认定
– 4.5.1 模型的可信性 – 4.5.2 模型校验管理方法 – 4.5.3 模型验证方法 – 4.5.4 模型确认方法 – 4.5.5 灵敏度分析方法 – 4.5.6 模型校验文本化方法 – 4.5.7 VV&A方法